【一周观察】央行部署2026年科技重点工作,监管发OpenClaw风险提示,新网银行收金融科技罚单
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近日,针对互联网助贷业务问题,金融监管总局对分期乐、奇富借条、你我贷借款、宜享花、信用飞等5家平台的运营机构进行约谈。
约谈要求,平台运营机构在与金融机构合作开展借贷业务时,应当切实规范营销宣传行为,清晰明确披露借贷产品息费信息,严格遵守个人信息保护规定,依法合规开展催收,健全客户投诉解决机制,有效保护金融消费者合法权益。
3月11日,中国人民银行召开2026年科技工作会议,总结2025年科技工作,分析当前形势,部署2026年重点任务。
会议要求,2026年科技工作要进一步提高网络安全、数据安全韧性。深化业技融合,积极稳妥、安全有序推进金融领域人工智能应用,释放数字化、智能化发展动能。深化国内国际金融标准双向赋能,持续提升标准服务支撑能力。
银行收监管机构下发的OpenClaw(龙虾)风险提示
据报道,已有银行收到监管机构下发的OpenClaw(俗称“龙虾”)风险提示。
相关风险提示称,OpenClaw初期版本存在多个安全漏洞,可能存在被利用的风险,攻击者可在没有获得系统授权的情况下获得系统更高级别授权,执行远程代码,获得系统敏感数据,请各部门关注相关产品使用和受影响情况,及时更新、封堵安全漏洞、消除安全隐患。
据不完全统计,目前,共有507个金融科技创新应用对外公示,其中,497个创新应用申请机构包含银行,银行参与度98.03%。
在刚刚过去的2025年,银行也是金融科技创新应用最主要的参与者,这一年金融科技创新应用参与情况如何,《银行科技研究社》对此进行梳理。
2025年一共统计到24名银行科技部人员被罚,比2024、2023年多。其中多数透露了在各自银行科技部的具体职位。
从职位角度而言,其中多数为科技部门总经理、副总经理,还有一部分是科技部门下属机构的相关负责人。值得一提的是,2023、2024年均有首席信息官被罚,2025年则未出现该情况。
3月6日,中国人民银行四川省分行发布的行政处罚信息显示,四川新网银行因“违反账户管理规定;违反金融科技管理规定;违反信用信息采集、提供、查询及相关管理规定”等3项违法行为,被警告,并被罚款33.7万元。
2025年以来,已有数十家银行收到金融科技罚单,包括国有银行、全国性股份制银行的多家分行,以及城商行、农商行、农信社、村镇银行等。新网银行作为一家互联网银行因金融科技问题被罚,这是比较罕见的。
2月6日,金融监管总局天津监管局发布的行政处罚信息显示,企业银行(中国)有限公司因“业务连续性管理不到位;灾备能力不足”,被罚款40万元。
企业银行(中国)成立于2009年6月,是天津地区首家也是唯一一家外资法人银行,由韩国中小企业银行100%控股。
2月14日,金融监管总局泉州监管分局发布的行政处罚信息显示,泉州银行因“EAST数据报送不准确”等8项主要违法违规行为,被罚款625万元。
2月6日,金融监管总局浙江监管局发布的行政处罚信息显示,杭州联合农商银行因“数据报送不准确”等多项违法违规行为,被罚款1110万元。
近日,台州银行公开招募科技条线高层,涉及首席数据官、信息科技部掌舵人,而该行4年前曾公开招募首席数据官,该次招募并未确定相关人选。
在近期的招募中,台州银行的要求更低,此前对大数据领域的任职经验年限、管理团队规模均有一定要求,此次弱化了相关领域的要求,对银行或互联网金融领域的任职经验要求也从基本要求变成了加分项。
近日,“龙虾”的爆火,或预示着2026将是智能体元年。
据悉,OpenClaw先是在技术圈迅速走红,然后在近日破圈进入大众视野。尤其在中国,呈现出现象级的全民热潮。那么,正加速数智化转型的银行,如何看待这只“龙虾”以及智能体?
在数据成为生产要素的AI大模型时代,数据治理的重要性不言而喻。那么,AI时代的银行数据治理工作该如何做呢?
事实上,当下,AI与数据治理正形成一种相辅相成的关系,两者相互赋能。据悉,多家银行已开展了相关探索。
近3个月,四川银行启动了多个技术服务采购项目,这些项目的费用达到2000多万元。
四川银行近年来加强金融科技建设,其中最重要的是新一代信息科技工程投产。该行在一个月前还对此进行了专门介绍。
3月12日,招行透露,该行信息技术部联合魔搭社区正式推出全新大模型训练框架——twinkle,以构建一套兼具通用易用、高效训练与企业级服务能力的训练基础设施。
目前业界的训练框架主要沿2条技术路径演进,包括通用训练框架和强化学习训练框架。但在实际使用中,开发者在学习与研发新算法时仍面临一些痛点。而招行与魔搭社区合作打造的这一款训练框架,可针对性解决相关痛点。
近日,光大银行分享了在智能客服领域的大模型应用实践。针对远程银行客服全链路服务场景,该行依托大小模型协同,完成了从通话前、通话中到通话后的全流程智能化升级。
在通话中场景,该行推出首个微调大模型——工单小结大模型。该模型可实时生成对话摘要,将冗长对话浓缩为关键要点,上线后将座席填单时间缩短了13秒,同时降低核心内容的遗漏概率。
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